李明清

(西北民族大学体育学院，甘肃兰州730030)

我国女子20 km竞走运动员专项体能递进模式训练研究

李明清

(西北民族大学体育学院，甘肃兰州730030)

[摘要]文章主要采用问卷调查法、专家访谈法和数理统计法，对我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能的指标进行了筛选，确定了指标权重，建立了我国优秀女子20 km竞走运动员预测成绩的专项体能敏感指标模型、专项体能模型和递进模式标准，探讨了我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能的递进模式训练的方法学问题，为递进模式训练提供了理论依据.

[关键词]女子20 km竞走;运动员专项体能；递进模式训练

1问题的提出

女子竞走是我国的田径优势项目，曾经在奥运会、世界杯、世界锦标赛等国际大赛上创造过辉煌战绩,但伦敦奥运会我国女子竞走没有夺得金牌.伦敦奥运会后有必要对我国女子竞走运动员进行系统训练.而递进模式训练是比较好的系统训练方法.所谓递进模式训练是指按照不同的专项成绩目标，分层次进行专项体能训练，逐步逼近大赛目标，即按照运动员现有的训练水平，像爬楼梯那样，一个台阶一个台阶不断提高训练水平层次，逐步逼近大赛目标.

2研究对象与研究方法

2.1　研究对象

研究对象为我国优秀女子竞走运动员专项体能.本次被调查的运动员国际运动健将10人、国家健将运动员11人、国家一级运动员12人.

2.2　研究方法

根据研究需要，主要采用了问卷调查法、专家访谈法和数理统计法，并且对问卷进行了效度和信度检验.

3结果与分析

3.1　我国优秀女子20 km竞走运动员的专项体能的指标筛选

对我国优秀女子20 km竞走运动员的专项体能筛选采用了因子分析法，建立了其专项体能与成绩相关系数矩阵R，经方差极大旋转后得到了因子载荷矩阵.

由因子载荷矩阵可以看出，决定我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能指标的主要因子可以划分为5类，第一类因子旋转后的因子载荷矩阵为0.833，是18 km竞走，反映了运动员的长时间一般耐力水平，故命名为专项长时间耐力因子；第二类因子旋转后的因子载荷矩阵为0.844，是2 000 m竞走指标，反映了运动员的速度耐力水平，故命名为专项速度耐力因子；第三类因子旋转后的因子载荷矩阵为0.858，是16 km竞走指标，可以反映出专项耐力情况，故命名为专项耐力因子；第四类因子旋转后的因子载荷矩阵为0.853～0.869，包括22 km竞走、24 km竞走，这两个因子较大的因子负荷量，在该因子中占有很大的比重，有显著的代表性意义，反映了运动员超长时间耐力水平，因此把这一因子命名为专项超长时间耐力因子；第五类因子旋转后的因子载荷矩阵为0.855～0.865，包括400 m竞走、1 200 m竞走指标，反映了运动员的速度能力，故命名为专项速度因子.各种因子旋转后的载荷特别清晰，每类因子中因子负荷量最大的被命名为典型指标.专项长时间耐力因子的典型指标是18 km竞走，专项速度耐力因子的典型指标是2 000 m竞走，专项耐力因子的典型指标是16 km竞走，专项超长时间耐力因子的典型指标是24 km竞走，专项速度因子的典型指标是400 m竞走.

从旋转后整体解释的变异数来看，前5个主成分的特征值大于0.700 (λ=0.712)，累计贡献率为91.567%，说明这5类因子基本包含了16项指标所具有的信息.从5类因子各自的贡献率来看，第一类因子(专项长时间耐力因子)的贡献率为61.485%，第二类因子(专项速度耐力因子)的贡献率为9.551%；第三类因子(专项耐力因子)的贡献率为8.429%；第四类因子(专项超长时间耐力因子)的贡献率为6.985%，第五类因子(专项速度因子)的贡献率为4.717%.

3.2　我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能指标权重的确定

为了进一步分辨专项体能结构中的各入选的各项指标与其专项成绩贡献的大小和在专项体能结构中的地位，本研究运用灰色系统理论的灰色关联度分析方法，对影响优秀女子竞走运动员成绩的专项体能进行分析.计算出的关联度的大小反映了专项体能指标与专项成绩间的灰色相关高低，即从侧面反映了它们对运动成绩的贡献大小，并在此基础上排出5项入选指标的关联序，找出影响优秀女子竞走运动员专项体能的主要指标，以便为我国优秀女子竞走运动员的科学训练提供理论依据.5项入选指标的灰色关联序不仅可以反映它们对运动员专项成绩影响的大小,而且还可以依据它们的关联度，求出每项指标对专项成绩的权重配置.然后运用灰色关联度的变权排序理论从数学上证明灰色关联度平均值的归一化对指标赋权的科学性.

为了进一步分辨入选指标对专项成绩的贡献，确定各入选指标在专项体能结构中的作用，对入选的5个典型指标进行了权重的排序.20 km竞走专项入选的5个典型指标权重排序：X2>X1>X4>X5>X9，即：18 km竞走>400 m竞走>24 km竞走>16 km竞走>2 000 m竞走.这个结果揭示了5个入选指标在专项身体素质构成中的地位和作用.其排序与专家筛选结果完全一致，证明因子分析的结果是可靠的.由因子分析和灰色关联分析的结果可以科学地反映出我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能指标的构成.根据旋转后各因子中指标载荷的大小和各项指标灰色关联及权重值的大小，筛选出5个典型指标，构建出我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能指标系统内部递阶层次结构.

3.3　我国优秀女子20 km竞走运动员的专项成绩预测模型和专项体能模型的建立

3.3.1我国优秀女子20 km竞走运动员预测成绩的专项体能敏感指标模型的建立

影响运动成绩的专项体能很多，通过统计分析分别得到了女子20 km竞走项目的5个典型参数，为了使教练员能更简捷有效地评价训练效果，就必须建立运动员专项成绩的预测模型，通过模型预测值和实际成绩的对比来调控训练.

在女子竞走运动训练的实施过程中，教练员一般会在每一个阶段训练结束后客观地评价该阶段的效果，根据结果调整和修订下一阶段的训练计划.评价手段主要采用对比分析法，即对运动员进行一系列的运动能力测验，其中最直接和简捷的方法就是对运动员的专项体能进行测试，然后教练员再根据对专项体能测验结果预测出运动员专项成绩应该达到的数值.用该数值与运动员实际表现出的成绩进行对比分析.分析之后，对此前训练中的不足之处采取相应的训练措施，以便在以后的训练中进行改进.所以，要求所测试的专项体能指标能准确反映出专项特点，在选材学上，从所有采用的训练指标中找出少数的几个指标，要求这些指标既能准确反映项目特征，又与专项成绩的提高有着较密切的关系，这些指标叫敏感指标.为此，运用逐步回归的方法对女子20 km竞走项目的5个典型指标分别进行筛选，分别剔除对专项成绩发展不敏感的指标，建立20 km竞走项目的敏感指标回归方程.

Y20km竞走=3150.21+0.554×18km竞走+0.536×400m竞走

从女子竞走运动员专项体能的回归方程可以看出，对方程进行统计学回代和外推检验，证明方程成立，并且方程的回归效果显著(P<0.000).从方程的标准误(Sy)来看，方程的预测精度很高，误差范围仅有0.041 6秒，这对于女子竞走运动员的运动成绩是可行的.20 km竞走运动员蒋某某的专项成绩是1：28.25,400 m竞走成绩是1：29.51,18 km竞走成绩是1：13：47.51.把这2项敏感指标的数据代入方程,结果预测出该运动员20 km竞走专项的理论成绩是1：27：48.81,准确度为99.318%.这表明,利用这个模型可以准确地预测出运动员在某一训练水平时所能达到的专项成绩.

在赛事频繁的今天，特别是在板块结构训练下的集中负荷效应的训练中，这些专项敏感指标的发现,有助于快速提高某种能力或素质,因此具有重要的专项训练学理论价值和实践意义.

3.3.2我国优秀女子20 km竞走运动员的专项体能模型的建立

建立专项体能模型有助于教练员把握整个专项体能训练的效果.利用因子分析的结果，可以构建我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能指标体系协调发展的5元回归方程，即评价模型.

Y20km竞走=-2124.658+2.175×18km竞走+5.787×16km竞走+0.084×10km竞走+0.164×800m竞走+0.055×400m竞走

从方程的统计检验结果看，F值为24.652，P<0.000，说明回归方程的效果高度显著.为检验方程的预测精度，选取了2名竞走运动员的专项体能数据进行预测.结果表明：实际值与预测值的差值分别为1.34、1.53，精确度分别为99.87%、99.81%，均未超出Y士2Sy的范围，说明回归方程具有显著意义.

3.4　建立我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能的标准

建立专项体能指标的评价标准是为了使运动员在专项能力的各项指标中的差异得到客观的定量化反映.如果只用线性方程是无法诊断和评价运动员专项体能发展水平与专项成绩的提高是否相适应.在实际的训练过程中，由于训练方法、手段的不同以及教练员训练的侧重点不同，任何一个运动员都很难做到各个指标都在同一水平发展.一般来说，总是有一项或几项指标的发展水平较高，而另一项或几项的发展水平相对较低.另外，由于生物个体之间存在较大差异，对于相同运动成绩的不同运动员而言，其专项体能的发展也具有各自的特点.因此，制定出科学合理的专项成绩和专项体能发展水平的评价标准，就可以直接通过这一成绩的位置，查找出运动员专项体能发展水平的相应数值，了解其发展状态，从而使整个运动训练在一定的模式指导下进行控制训练，达到训练的最优化.因此，利用专项体能评价模型，制定出科学合理的20 km竞走运动员专项成绩和专项体能发展水平的模式标准(见表1).

表1女子20 km竞走运动员的专项体能指标的递进模式标准

3.5　我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能的递进模式训练

3.5.1按照递进模式标准诊断训练层级

根据某20 km竞走运动员的专项成绩，查看各个专项体能指标发展情况.在专项体能发展过程中肯定有“长板”和“短板”之差别，因此，要对专项体能进行诊断.找出“长板”和“短板”，在保持“长板”的基础上，针对“短板”情况，进行改善性训练，以求各项体能的协调发展.

3.5.2按照递进模式标准确定训练层级目标

为了提高专项成绩，应当按照递进模式标准确定专项成绩层级目标及其相应的各个专项体能层级目标，这是非常必要的.只有目标明确了，才能制订较为合理的训练内容和运动负荷，以及找到正确的训练方法和手段.例如，20 km专项成绩要达到1：24：43.52，每个400 m竞走要达到1：26.85、每个2 000 m竞走要达到7：45.46,每个16 km竞走要达到67：52.63,每个18 km竞走要达到73：47.51、每个24 km竞走要达到1：42：04.44的负荷强度要求.至于重复次数、间歇时间、间歇方法要根据所处的训练阶段和运动员身体状况来确定.

3.5.3恰当确定该训练层级的各个专项体能训练的比例

有关训练层级的各个专项体能训练的比例，要根据运动员的体能发展情况和体能特点来确定，要对专项体能进行中肯地诊断，找出“长板”和“短板”.这在当今的板块结构集中负荷效应训练中有着十分重要的训练价值和意义.在训练比例安排上，应当注意保持“长板”的优势，加大“短板”的训练比例.

3.5.4有效选择该训练层级的各个专项体能训练方法和手段

有了恰当的该训练层级的各个专项体能训练的比例还是不够的，还必须有相应的训练方法和手段做保证.在多赛事的今天，训练时间十分有限，因此训练的有效性十分重要.教练员应当根据不同的训练时期和阶段以及赛事安排去合理选择和设计各个专项体能训练方法和手段，把握好每个训练手段的方法学指标，如负荷强度、负荷量、负荷难度、负荷密度等，而这些又是由具体的细化指标体现出来的，如负荷强度大小及其安排方法、负荷量大小及其安排方法、重复次数、间歇时间、间歇方法等.

4结论

1) 对我国优秀女子20 km竞走运动员的专项体能的指标进行了筛选，确定了指标权重，为我国优秀女子20 km竞走运动员的专项成绩预测模型和专项体能模型的建立提供了科学基础.

2) 建立了我国优秀女子20 km竞走运动员预测成绩的专项体能敏感指标模型和专项体能模型，为建立我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能的标准提供了方法学基础.

3) 建立了我国优秀女子20 km竞走运动员的专项体能指标的递进模式标准，为递进模式训练提供了理论依据.

4) 探讨了我国优秀女子20 km竞走运动员专项体能的递进模式训练的方法学问题，如诊断训练层级、确定训练层级目标、训练层级的各个专项体能训练的比例、训练层级的各个专项体能训练方法和手段等问题.

[作者简介]李明清(1968—)，男，甘肃通渭人，副教授，主要从事民族传统体育、田径运动的教学与训练.

[收稿日期]2015-04-20

[中图分类号]G804.8；G821

[文献标识码]A

[文章编号]1009-2102(2015)03-0072-04